在PaddlePaddle 2.0及以上版本中，对train_loader更改数据类型

在PaddlePaddle 2.0及以上版本中，你可以使用`paddle.io.Compose`，`paddle.vision.transforms`和`paddle.io.BatchSampler`等类来实现对`DataLoader`中输入数据类型的更改。

以下是一个示例代码，使用`Compose`和`paddle.vision.transforms`来对输入数据进行预处理：

import paddle
from paddle.vision.transforms import Compose, Resize, Normalize

train_dataset = paddle.vision.datasets.Cifar10(mode='train')
transform = Compose([
    Resize(size=(256, 256)),
    Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225])
])
train_dataset.transform = transform

batch_size = 32
batch_sampler = paddle.io.BatchSampler(
    train_dataset,
    batch_size=batch_size,
    shuffle=True
)

train_loader = paddle.io.DataLoader(
    train_dataset,
    batch_sampler=batch_sampler,
    num_workers=2,
    return_list=True
)

在上述代码中，我们首先创建一个`train_dataset`，然后使用`Compose`和`paddle.vision.transforms`来定义数据预处理的方法。接下来，我们创建一个`BatchSampler`对象并将其传递给`DataLoader`的`batch_sampler`参数。最后，我们创建一个`DataLoader`对象，使用`return_list=True`来确保数据以列表的形式返回，以便我们可以在自定义映射函数中对数据进行更改。

在自定义映射函数中，我们可以使用以下代码来将输入数据类型更改为float32：

def custom_mapper(sample):
    img, label = sample
    img = paddle.to_tensor(img, dtype='float32')
    return img, label

train_loader.set_batch_transformer(custom_mapper)

在上述代码中，我们使用`paddle.to_tensor`将输入图像的数据类型更改为float32，并将其作为一个元组返回。最后，我们使用`train_loader.set_batch_transformer(custom_mapper)`将`custom_mapper`设置为`train_loader`的批处理转换器函数。